La confianza del cliente se basa en la creación de sistemas de IT escalables

La adopción de clouds públicos o híbridos sigue siendo el medio de IT para lograr escalar. Si bien esta transformación ha mejorado el rendimiento de los precios y las capacidades comerciales avanzadas impulsadas por la tecnología, que incluyen conocimientos de datos más rápidos y profundos, no siempre ha generado una mayor confianza del cliente. 

Esto se debe en gran parte a los ataques ampliamente publicitados que han expuesto información de identificación personal (PII), y también en parte a una mayor dependencia de los clientes del comercio móvil, sistemas de inventario poco fiables y, a veces, pedidos en línea poco confiables. Según algunas medidas, el rendimiento a escala se trata de mejorar las transacciones por segundo.

Según un estudio de PwC de 2022, “el 87 % de los ejecutivos de negocios cree que los consumidores tienen un alto nivel de confianza en su negocio. Pero solo el 30 % de los consumidores dice que sí”. Una de las mayores amenazas a la confianza es una filtración de datos, según el estudio. Significativamente, el 91 % de los consumidores dice que si las empresas ganan su confianza, es probable que les compren productos o servicios. En otro estudio se indica que el 80 % de los clientes ha cambiado de marca debido a una mala experiencia del cliente.

Construir la confianza del cliente en los sistemas de IT requiere más que escalar la capacidad de almacenamiento y procesamiento. También requiere generar y distribuir información oportuna sobre datos estructurados o no estructurados, para mejorar el tiempo de actividad y ayudar a prevenir incidentes que destruyan la confianza.

La escala y la confianza de IT dependen de las analíticas y los conocimientos

En muchas empresas, los problemas que socavan la confianza del cliente comienzan con la falta de visibilidad y acceso en tiempo real al flujo de información operativa. Los equipos operativos necesitan evaluar lo que sucede en la empresa, pero no pueden hacerlo cuando falta telemetría compartida o acceso a datos. Los problemas de seguridad y rendimiento de los datos se exacerban cuando las empresas intentan escalar sus servicios para llegar a un número más significativo de clientes.

“Al escalar un sistema basado en el cloud para cientos de millones de usuarios, debo asegurarme de que un usuario no afecte el rendimiento de otro usuario”, explica Abhishek Das, fundador de Acante, una empresa de seguridad de datos. Él cree que los equipos de seguridad necesitan visibilidad de cada servicio y deben examinar la telemetría para identificar dónde están ocurriendo los problemas y cómo resolverlos.

La falta de información operativa es un problema crónico para los equipos de operaciones de seguridad (SecOps), que dependen del acceso sin restricciones y en tiempo real a los datos operativos para evaluar las amenazas y prevenir o al menos investigar las intrusiones. Y lo contrario también es cierto: Los equipos de operaciones de IT están bajo presión para ser más conscientes de la seguridad y comprender las implicaciones de los nuevos códigos o tecnologías desde una perspectiva de seguridad. Das cree que un equipo SOC necesita aplicar el aprendizaje automático y una herramienta de observabilidad para correlacionar y realizar la acción adecuada.

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El cuaderno de estrategias para profundizar la confianza del cliente comienza con la extracción de telemetría operativa y ambiental para obtener información de rendimiento en tiempo real y análisis de ciberseguridad. Así es como tres empresas abordaron y resolvieron los desafíos de mejorar la confianza del cliente perfeccionando la observabilidad y escalando los conocimientos operativos en el cloud.

• La optimización de las experiencias de los clientes y la prevención del tiempo de inactividad son objetivos cruciales de WePay, un proveedor de servicios de pago en línea propiedad de JPMorgan & Chase. La empresa descubrió que ingresar todos los datos de logging y telemetría disponibles en Elastic podría reducir en un 90 % el tiempo para identificar el impacto del cliente durante los incidentes. El equipo de seguridad de WePay también aprovecha la transmisión de datos para proteger la empresa contra amenazas externas y satisfacer todas las normas de cumplimiento.
• La búsqueda de mayor información llevó a Albert Heijn Technology (AH Tech), una marca de supermercado europea con más de 1000 tiendas, a probar la observabilidad para recopilar una gran cantidad de datos de su infraestructura de IT distribuida y 13 000 puntos de venta. Ha visto una reducción del 40 % en los incidentes de IT de los usuarios finales y aumentó las ventas en las tiendas en un 10 %, al tiempo que se redujo la escasez de productos.
• Alcanzar la escala en la ingesta de logs y las analíticas fue lo más importante para Kroger, un minorista de comestibles con 27 000 tiendas, cuando diseñó su Solución de agregación de logs empresariales para ingerir más de 100 000 entradas por segundo. El sistema de agregación de logs, apodado Echo, permite la observación a escala, la resolución de problemas de producción y seguridad.

Cada vez más, las empresas recurren al cloud para domesticar y analizar sus datos, desde ciberseguridad hasta aplicaciones e interacciones y transacciones con los clientes. “Debes buscar fuentes de datos estructurados y no estructurados, recuperar datos más rápido y correlacionarlos”, dijo Das.